Durant molt de temps, les empreses ham emmagatzamat la seva informació en data warehouses: grans magatzems de dades pensats per organitzar la informació en taules ben estructurades i respondre preguntes mitjançant consultes SQL. Eren molt útils, però també cars i poc pràctics quan es tractava de gestionar dades més modernes, com ara documents, imatges o informació en formats menys rígids.
Per cobrir aquesta necessitat van aparèixer els data lakes: repositoris més econòmics i flexibles, capaços de guardar qualsevol tipus de dades en el seu estat original. Tot i així, tenien un inconvenient important: mancaven de regles clares d’organització i de mecanismes sòlids de control. Això feia que, amb el temps, la qualitat de les dades es veiés compromesa i que accedir a la informació correcta resultés complicat.
Com a resposta a aquestes limitacions neix el data lakehouse, una arquitectura que combina el millor dels dos mons. Ofereix la flexibilitat i el baix cost d’un data lake, però amb l’estructura, el control i la fiabilitat d’un data warehouse.
En aquest article explorarem en detall què és una lakehouse, quins són els seus principals avantatges i com encaixa dins d’una estratègia de dades moderna. També revisarem les tendències més recents que estan marcant l’evolució d’aquest enfocament.
Un Data Lakehouse és una arquitectura de dades flexible que combina l’agilitat d’un data lake amb les capacitats analítiques i l’estructura d’un data warehouse.
La fusió de dos enfocaments
- Del data lake adopta la capacitat d’emmagatzemar grans volums d’informació en brut, de qualsevol tipus: dades estructurades (taules), semiestructurades (logs, JSON) o no estructurades (imatges, vídeos, sensors IoT).
- Del data warehouse incorpora eines avançades per organitzar aquestes dades, consultar-les amb eficiència i aprofitar-les en projectes de business intelligence.
En altres paraules, un data lakehouse permet guardar les dades tal com són, sense necessitat de transformar-les a l’inici, i al mateix temps ofereix l’estructura i la velocitat necessàries per analitzar-les fàcilment.
L’objectiu d’un data lakehouse és reunir en un sol lloc l’escala i el baix cost d’un data lake, juntament amb l’organització, la data governance i la rapidesa d’un data warehouse. Això resol un problema molt habitual: la fragmentació de dades.
En les arquitectures tradicionals de dos nivells (lake + warehouse), les dades es duplicaven i es transformaven diverses vegades, cosa que augmentava els costos i generava retards. Amb un lakehouse:
A la pràctica, el data lakehouse es converteix en l’única font de la veritat dins d’una organització: elimina els silos, evita còpies redundants i permet que tant els projectes de Big Data com els d’intel·ligència de negoci convisquin en la mateixa plataforma.
Això significa que és possible executar, sobre un mateix sistema, càrregues de treball molt diferents: des d’informes de BI fins a entrenaments de models d’IA o anàlisis de dades en temps real.
Capa de metadades. Tecnologies com Delta Lake registren els fitxers que componen cada taula, permeten transaccions ACID, garanteixen el control de versions i la validació d’esquemes.
Motor de consulta. Els nous motors SQL optimitzen l’accés a les dades emmagatzemades en la lakehouse mitjançant memòries cau, índexs, execució vectoritzada i ordenació de dades.
Capa de governança. Permet definir qui pot accedir a quines dades, auditar i garantir el compliment normatiu.
Interfícies d’accés. Les eines de BI (com Power BI) es connecten a través d’endpoints SQL; els científics de dades utilitzen APIs de Spark, pandas o TensorFlow.
Una de les pràctiques recomanades dins d’un data lakehouse és aplicar un disseny per capes de qualitat conegut com a arquitectura Medallion (arquitectura del medalló o multisalt).
Proposada originalment per Databricks, l’arquitectura Medallion és un enfocament que organitza lògicament les dades en un lakehouse en tres capes seqüencials (Bronze, Silver i Gold), promovent la millora de la qualitat de les dades a mesura que avancen des del seu estat en brut fins a informació preparada per al negoci.
Cada capa del medalló representa un nivell de refinament de la dada, amb validacions i transformacions que en garanteixen la integritat i una utilitat creixent.
Aquest patró de capes té un gran avantatge: assegura la traçabilitat de les dades. Sempre és possible reconstruir qualsevol taula o model a partir de la informació original a Bronze. D’aquesta manera, es combina la flexibilitat de tenir les dades en brut amb la fiabilitat de disposar de versions validades i preparades per a la presa de decisions.
Per entendre què aporta un data lakehouse, és útil comparar-lo amb els seus predecessors: el data warehouse (magatzem de dades) i el data lake (llac de dades). Cada un va néixer per resoldre una necessitat concreta, però també amb les seves limitacions.
| Tecnologia | Ús principal | Avantatges clau | Limitacions |
|---|---|---|---|
| Data Warehouse | Analitzar dades estructurades i donar suport a BI (business intelligence). | Alt rendiment en consultes SQL; dades de qualitat; transaccions segures (ACID). | Cost elevat; difícil d’escalar; només admet dades molt estructurades. |
| Data Lake | Emmagatzemar grans volums de dades en brut (estructurades, semiestructurades i no estructurades). | Escalable i econòmic; gran flexibilitat per guardar qualsevol tipus de format. | No ofereix transaccions fiables; manca de governança; accés més lent. |
| Data Lakehouse | Plataforma unificada que dona suport a anàlisi, operacions i aplicacions d’IA. | Reuneix el millor dels dos mons: emmagatzematge barat amb gestió de dades, transaccions i alt rendiment. Evita duplicar processos ETL i facilita el machine learning. | Tecnologia encara en evolució; requereix adoptar nous patrons (com el model Medallion) i eines especialitzades. |
Al núvol, l’enfocament lakehouse simplifica de manera notable els fluxos de dades. Els equips ja no necessiten mantenir dues infraestructures separades —una per emmagatzemar dades en brut i una altra per analitzar-les—. Amb un lakehouse n’hi ha prou amb ingerir les dades una sola vegada i habilitar, a partir d’elles, múltiples usos: des de dashboards de BI fins a anàlisis predictives, machine learning o projectes d’intel·ligència artificial.
El concepte de lakehouse va ser impulsat inicialment per companyies pioneres com Databricks, i aviat els grans proveïdors de núvol el van incorporar als seus serveis. Entre ells, Microsoft destaca amb Microsoft Fabric, que inclou un component natiu de Lakehouse pensat per oferir anàlisis unificades en una mateixa plataforma.
El data lakehouse a Microsoft Fabric representa l’evolució natural de la gestió de dades al núvol. Gràcies a aquesta arquitectura, els fluxos de treball es tornen més simples, flexibles i eficients, cosa que permet a les organitzacions respondre amb rapidesa a les necessitats actuals i accelerar la innovació.
Un dels avantatges més pràctics és que, en crear una lakehouse a Microsoft Fabric, es genera automàticament un endpoint de SQL analític. Aquest recurs ofereix una interfície relacional de només lectura sobre les taules Delta, que permet:
A la pràctica, això significa que els usuaris de negoci poden accedir a les dades amb eines familiars, sense haver d’enfrontar-se a la complexitat tècnica que hi ha darrere de l’arquitectura lakehouse.
Adoptar un data lakehouse aporta avantatges significatius per a les organitzacions que volen simplificar la seva gestió de dades i obtenir-ne més valor. Entre els beneficis més destacats hi trobem:
Un lakehouse consolida tota la informació en una sola plataforma, evitant silos i còpies innecessàries. Això facilita treballar amb una única “font de la veritat”, assegurant que tots els equips consultin les mateixes dades actualitzades i fiables.
Aprofita l’emmagatzematge econòmic al núvol (com AWS S3 o Azure Data Lake) i elimina la necessitat de mantenir infraestructures separades per a emmagatzematge i anàlisi. D’aquesta manera, es redueixen de forma significativa els costos respecte dels data warehouses tradicionals.
Un lakehouse ben dissenyat permet treballar amb diferents escenaris: des d’informes de negoci i visualització fins a ciència de dades, machine learning o analítica avançada de dades. Tot passa sobre les mateixes dades, sense haver-les de moure entre sistemes.
A diferència dels data lakes tradicionals, el lakehouse incorpora mecanismes d’organització i governança. Això significa que les dades es validen segons regles i polítiques abans de ser considerades “fiables”, evitant que la plataforma esdevingui un repositori caòtic.
Al núvol, el lakehouse separa l’emmagatzematge del processament. Així és possible escalar de manera flexible: diferents motors (SQL, Spark, etc.) poden treballar en paral·lel sobre les mateixes dades, sense duplicar-les ni generar bloquejos.
El lakehouse està preparat per gestionar fluxos de dades en streaming, com els que generen sensors IoT, aplicacions o registres d’activitat. Això permet anàlisis i respostes en temps real, clau per a sectors que requereixen immediatesa en la informació.
El món de les dades està en constant transformació. Així com els data warehouses tradicionals van donar pas als data lakehouses, ja es comencen a albirar els primers passos cap a una nova generació coneguda com a Lakehouse 2.0. Aquesta evolució busca superar les limitacions de la primera onada de lakehouses i adaptar-se als reptes actuals: més obertura, més modularitat i anàlisi en temps real.
Una de les principals tendències és l’auge dels formats de taula oberts com Apache Iceberg, Delta Lake o Apache Hudi. Aquests formats permeten que diferents motors i plataformes treballin sobre les mateixes dades, sense dependre d’un únic proveïdor. El resultat és un ecosistema més flexible, on emmagatzematge i còmput es desacoblen i les organitzacions poden triar lliurement les eines que millor s’adaptin a les seves necessitats.
Una altra innovació clau és la incorporació de models semàntics unificats dins del mateix lakehouse. Això significa que mètriques, indicadors i regles de negoci deixen de definir-se de manera aïllada en cada eina de BI. En el seu lloc, tota l’organització utilitza un únic model centralitzat, assegurant que els KPIs es calculin sempre de la mateixa manera i evitant reprocesaments innecessaris.
El Lakehouse 2.0 també impulsa la idea dels data contracts: acords formals entre qui genera les dades i qui les consumeix. Aquests contractes estableixen quin format, qualitat i freqüència han de tenir les dades, cosa que aporta més confiança, transparència i col·laboració entre equips.
Les grans tecnològiques i la comunitat open-source ja estan impulsant aquest nou paradigma:
El data lakehouse es consolida com la base de l’arquitectura de dades moderna. La seva capacitat per unificar informació de diferents fonts, escalar sense límits al núvol i oferir un accés flexible per a múltiples usos analítics el converteix en una peça clau en l’era del Big Data i la intel·ligència artificial.
Quan es combina amb enfocaments com el data mesh i pràctiques com l’arquitectura Medallion, el lakehouse permet que les organitzacions siguin veritablement data-driven: extreuen valor de les seves dades de manera més ràpida, segura i col·laborativa.
Per a les empreses que aspiren a liderar en l’economia digital, invertir en una estratègia de data lakehouse amb bones pràctiques de data quality i data governance ja no és opcional, sinó una decisió estratègica que marca la diferència. La clau està a transformar les dades en un avantatge competitiu real, i a comunicar aquest valor de manera clara i efectiva, unint la visió tècnica amb un llenguatge accessible que connecti amb tots els nivells de l’organització.